 
import os 
import cv2
import sys
 
#from PIL import Image
from divide_up import divide_
size = 224
def CatchPICFromVideo(window_name, camera_idx, catch_pic_num, path_name):
    cv2.namedWindow(window_name)
    
    #视频来源，可以来自一段已存好的视频，也可以直接来自USB摄像头
    cap = cv2.VideoCapture(camera_idx)                
    
    #告诉OpenCV使用人脸识别分类器
    faceCascade = cv2.CascadeClassifier("E:\python\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_alt2.xml")
    
    #识别出人脸后要画的边框的颜色，RGB格式
    color = (0, 255, 0)
    
    num = 1    
    while cap.isOpened():
        ok, img = cap.read() #读取一帧数据
        
        if not ok:            
            break                
    
        #镜像翻转
        img = cv2.flip(img,1)   
        #将彩色照片转换成灰度图片
        #gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        #人脸检测：用灰度图片进行检测，1.5和3分别为图片缩放比例和需要检测的有效点数，32*32为最小检测的图像像素
        #faceRects 是一个一维数组[x ,y ,w, h]分别代表着上左，上右，下左，下右的坐标
        faceRects = faceCascade.detectMultiScale(img, scaleFactor = 1.2  , minNeighbors = 5, minSize = (size, size))        
        
        
        #如果有脸，把脸框出来
        if len(faceRects) > 0:            #大于0则检测到人脸                                   
            for faceRect in faceRects:  #框出每一张人脸
                x, y, w, h = faceRect 
               #画出矩形框     
                
                #face = cv2.resize(img,(size,size),interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4)
                cv2.rectangle(img, (x-10, y-10), (x + w + 10, y + h + 10), (0, 255, 0), 2)       
                
                #将当前帧保存为图片
                face = cv2.resize(img[y:y+h,x:x+w],(size,size),interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4)
                
                img_name = '%s/%s.%d.jpg'%(path_name,id,num)                
                image = face                             
                cv2.imencode(".jpg",image)[1].tofile(img_name)                  
                num += 1                
                if num > (catch_pic_num):   #如果超过指定最大保存数量退出循环
                    break

                #显示当前捕捉到了多少人脸图片了，这样站在那里被拍摄时心里有个数，不用两眼一抹黑傻等着
                font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
                cv2.putText(img,'num:%d/%d' % (num,catch_pic_num),(x + 10, y + 30), font, 1, (255,0,255),2)                
        
        #超过指定最大保存数量结束程序
        if num > (catch_pic_num): 
            break                
                       
        #显示图像
        cv2.imshow(window_name, img)        
        key = cv2.waitKey(10)
        if key == 27: #esc按键
            break       
    
    #释放摄像头并销毁所有窗口
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows() 
    
if __name__ == '__main__':
    if len(sys.argv) != 1:
        print("Usage:%s camera_id face_num_max path_name\r\n" % (sys.argv[0]))
    else:
        path = input("请输入要保存到的文件名:")
        id = input("请输入编号：")
        folder = os.getcwd()[:-8] + 'Resnet50//photo//'+path
        #获取此py文件路径，在此路径选创建在new_folder文件夹中的test文件夹
        if not os.path.exists(folder):
            os.makedirs(folder)
            CatchPICFromVideo("gather", 0, 300, folder)
        divide_()


